[發明專利]治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物及生產方法

在審

• 申請號: 202010721754.1
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111671884A
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發明（設計）人: 覃裕旺;劉小龍;翟陽
• 申請（專利權）人: 廣西國際壯醫醫院
• 主分類號: A61K36/9068
• 分類號: A61K36/9068;A61K9/08;A61K9/16;A61K9/48;A61K9/20;A61P9/10;A61P25/24;A01K67/027;G01N30/02;G01N30/72;G01N30/06;G01N30/14;G01N30/88;G01N30/86
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 任漱晨

1.治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物，其特征在于：由以下原料制成：桂枝尖、蒼術、南山楂、陳皮、法半夏、茯苓、田七、扶芳藤、生姜、炙甘草和黃花倒水蓮。

2.根據權利要求1所述的治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物，其特征在于：由以下重量的中藥原料制成：桂枝尖14-16g、蒼術14-16g、南山楂14-16g、陳皮14-16g、法半夏9-11g、茯苓14-16g、田七9-11g、扶芳藤18-22g、生姜14-16g、炙甘草4-6g、黃花倒水蓮18-22g。

3.根據權利要求2所述的治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物，其特征在于：由以下重量的中藥原料制成：桂枝尖15g、蒼術15g、南山楂15g、陳皮15g、法半夏10g、茯苓15g、田七10g、扶芳藤20g、生姜15g、炙甘草5g、黃花倒水蓮20g。

4.根據權利要求3所述的治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物，其特征在于：可制成口服液、顆粒沖劑、膠囊劑和片劑。

5.治療腦卒中及腦卒中引起抑郁癥的藥物組合物的藥效分析方法，其特征在于，藥效分析方法包括如下步驟：

步驟1：實驗動物分組及處理：健康雄性SPF級SD大鼠40只，體重250±50g，隨機將大鼠平均分為四組：對照組，假手術組，模型組，藥物組，每組10只，分別作如下處理：

對照組：正常飼養，自由飲水，灌胃等體積的生理鹽水，每天上、下午各1次，于再灌注后3d處死；

模型組：采用Longa線栓法制備大鼠MCAO/R模型，動物造模后正常飼養，自由飲水，灌胃等體積的生理鹽水，每天上、下午各1次，于再灌注后3d處死；

假手術組：手術步驟與模型組相同，不結扎動脈，術后動物清醒后，正常飼養，自由飲水，灌胃等體積的生理鹽水，每天上、下午各1次，于再灌注后3d處死；

藥物組：建立大鼠MCAO/R模型，麻醉清醒后1h灌胃權利要求4的口服液，灌胃劑量為每次1.4m1/100g大鼠，每天上、下午各1次，于再灌注后3d處死；

步驟2：MCAO/R模型制備：采用Longa線栓法制備大鼠MCAO/R模型，腹腔注射10％的10mL·kg-1水合氯醛對大鼠進行麻醉，在頸部正中縱向切開皮膚，鈍性分離頸部皮下腺體及組織，分離右側頸總動脈，在頸總動脈近心端穿線，向頭部分離，從頸總動脈分叉處向上分離頸外動脈和頸內動脈，結扎頸總動脈近心端及頸外動脈近心端，在頸總動脈殘端下備線，用小型動脈夾暫時夾閉頸內動脈用眼科剪在頸總動脈殘端剪一小口，將頸總動脈殘端的結扎線牽拉，使頸總動脈殘端與頸內動脈方向一致，然后插入線栓的球端使其進入頸內動脈，線栓球端進入2cm，并用備線適度結扎，縫合頸部皮膚，2h后把線栓拔出制作MCAO/R模型，采用TTC染色觀察是否出現腦梗死灶來判定模型是否成功；

步驟3：標本采集：四組大鼠于干預3d后麻醉并處死，尾靜脈采集血液，4000r/min離心5min后，取上清液，血清樣品于－20℃冰箱中保存備用，取缺血側大腦組織，經心臟灌注后制備樣本；

步驟4：樣本處理及分析：血液樣品處理精密吸取凍融血清樣品200μL，精密加入甲醇400μL，旋渦混合30s，在4℃下12000r·min-1離心10min吸取上清液，N2吹干后，精密加入50％甲醇200μL超聲溶解，0.22μm微孔濾膜過濾后，取2μL注入LC－MS進行分析，LC－MS分析色譜條件:色譜柱為10cm×2.1mm，1.7μm，流動相A為0.1％甲酸溶液和流動相B為乙腈，梯度洗脫0～30min，10％B～90％B，流速為300μL·min－1，進樣量2μL，質譜條件:毛細管溫度325℃，離子源電壓4.5kV，毛細管電壓49V，毛細管溫度325℃，離子源電壓－3.5kV，毛細管電壓－40V-，質量掃描范圍100～1000m/z；

步驟4：數據庫比對及生物信息學分析：由EmpowerI I工作站將原始數據保存并導入XCMS軟件進行時間、自動積分、峰強度的匹配和校正，系統參數為fwhm＝10，bw＝10，andsnthersh＝5，以80％以上樣品所含的峰作為共有峰，將其數據形成excel文件進行多維統計分析與模式識別，模式識別分析:將樣品分類信息與共有峰含量或相對值組成的數據表導入SIMCA－P+11軟件進行多維統計分析即模式識別，模式識別分析采用PCA和PLS－DA分析，單維數據分析:對分類有重要貢獻的變量的化合物導入SPSS軟件分析，對符合正態分布的變量進行單樣本t檢驗，對不呈正態分布的變量進行非參數統計Mann－Whitney U檢驗，P＜0.05的變量作為代謝標志物，代謝物的鑒別根據標準品的Mass對照或和數據庫HMDB、METLIN和KEGG中的Mass數據進行匹配鑒別。